ElasticSearch分页查询详解-----------深度分页(from-size)和快照分页(scroll)

  Elasticsearch中数据都存储在分片中，当执行搜索时每个分片独立搜索后，数据再经过整合返回。那么，如何实现分页查询呢？

 

      按照一般的查询流程来说，如果我想查询前10条数据：

        1)客户端请求发给某个节点

        2)节点转发给个个分片，查询每个分片上的前10条

        3)结果返回给节点，整合数据，提取前10条

        4)返回给请求客户端

    那么当我想要查询第10条到第20条的数据该怎么办呢？这个时候就用到分页查询了。

    在ElasticSearch中实现分页查询的方式有两种，分别为深度分页(from-size)和快照分页(scroll)

    1.深度分页(from-size)

    原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。

    查询API如下：

 

1. {

2. "from" : 0, "size" : 10,

3. "query" : {

4. "term" : { "user" : "kimchy" }

5. }

6. }

 

       其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的事件数目。默认from为0，size为10，即所有的查询默认仅仅返回前10条数据。

     做过测试，越往后的分页，执行的效率越低。也就是说，分页的偏移值越大，执行分页查询时间就会越长！

   2. 快照分页(scroll)

     相对于from和size的分页来说，使用scroll可以模拟一个传统数据的游标，记录当前读取的文档信息位置。这个分页的用法，不

是为了实时查询数据，而是为了一次性查询大量的数据（甚至是全部的数据）。因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照